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申请/专利权人：西安鑫泰信盛能源科技发展有限公司
摘要：本发明提供了一种减弱反演模型化的改进型波形学习反演方法。本发明适合相变快，不能用常规方法预测储层的情况，更准确地预测相变较快的有利目标。不仅融合了基于全局寻优反演纵向分辨率高的优点，能够反映研究区薄储层发育的地质特征，且断面清楚，也融合了基于地震波形指示反演横向分辨率高的优势，降低了噪音的影响。
主权项：1.一种减弱反演模型化的改进型波形学习反演方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，获取井上岩相数据信息、能够区分砂泥岩的敏感曲线的高频信息以及声波曲线的低频信息，将三者信息通过加权融合技术融合在一起，得到“岩相+敏感曲线高频+声波低频”曲线即井上构造曲线；S2，以所述井上构造曲线为基础并结合密度曲线，得到初始构造波阻抗模型，对初始构造波阻抗模型进行非线性反演，获得第一构造波阻抗模型；其中，每一点井震结合的构造波阻抗的值域fx采用泰勒级数形式；S3，基于地震波形驱动的结构化统计表征，进行波形学习反演，得到井震结合的改进型波形学习反演的第二构造波阻抗模型；S4，根据所述第一构造波阻抗模型和改进型波形学习反演的第二构造波阻抗模型进行函数权融合运算，选取与纵向单井相和平面沉积相匹配度最高的模型，作为能够减弱反演模型化的改进型全局寻优的波形学习反演的最终构造波阻抗模型。
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